基于LMS格型算法的自适应参数谱估计方法

研究了自适应参数谱估计的基本原理,提出了基于最小均方误差（MMSE）准则的LMS格型滤波算法实现自适应参数谱估计的方法。通过对仿真测试信号和线性调频信号的计算表明,该方法能够在改善谱分辨率的同时提高运算效率,满足遥测速变信号的处理和分析计算的要求。     

基于改进卡尔曼滤波算法的行人航向角估计

基于惯性导航的行人航位推算是一种针对未知环境行人定位的常用方法,然而传感器自身的惯性漂移、噪声特性不确定、动力学模型不准确等因素,会导致航位推算时行人航向角估计精度不高的问题,从而造成行人定位精度的降低。针对上述问题,提出了一种多渐消因子强跟踪H_∞平方根容积卡尔曼滤波(MSTHSCKF)融合算法。其中H_∞思想保证在极端噪声下最小化误差,增强系统鲁棒性,多渐消因子能够避免系统在模型不确定情况下精度的降低,平方根思想确保了协方差矩阵的对称性和半正定性。实验结果表明,与现有滤波算法相比,MSTHSCKF估计的行人航向角具有更高的精度、稳定性和鲁棒性,能够确保更高的行人定位精度。     

开关电源EMI滤波器的设计

本文分析了开关电源EMI信号的特点,阐述由实验得出的开关电源噪音等效电路,给出抑制开关电源干扰信号的EMI滤波器。     

基于Volterra的ADC校正技术研究

模拟数字转换器（ADC）是信号处理中非常重要的器件,而其非线性误差会影响系统的精度和效率。基于Volterra泛级数方法对ADC的非线性进行建模,并研究了一种基于Volterral滤波器的ADC后向校正技术。通过最小二乘法预估Volterra核函数,利用多项式分层解法实现volterra滤波器,利用matlab软件将volterra滤波器对ADC的非线性进行校正。仿真结果表明方法适用于对ADC中的非线性进行校正。     

非接触式低无源互调波导滤波器

无源互调(passive intermodulation, PIM)是微波部件及系统中一种常见的非线性干扰,对卫星及地面通信均有着普遍影响。不良金属电接触所导致的接触非线性是PIM的主要根源。将间隙波导技术原理与PIM问题相结合,提出通过非接触电磁屏蔽消除微波部件中的金属接触,实现了稳定高效的PIM抑制效果。首先以槽间隙波导为例,开展了非接触式波导传输线的PIM实验研究,进一步采用串联短路枝节结构,设计研制了一种Ku频段非接触式波导低通滤波器。实测结果显示,非接触式滤波器在具有优秀电磁传输性能的同时,其PIM电平基本保持在测试系统残余PIM电平附近,且不受表面处理及连接力矩影响,获得了稳定的低PIM特性。该工作可为低PIM微波毫米波部件及系统设计实现提供一种新的思路。     

FIR数字滤波器的优化设计

针对常系数FIR数字滤波器,采用CSD编码和简化加法器图技术来减少FIR实现过程中乘累运算的加减次数,从而降低了其对硬件资源的消耗;在结构上采用分布式算法和流水线技术进行优化,显著的提高了FIR数字滤波器的工作速度。通过实例对每一种改进方法进行了对比验证,说明达到了节省芯片资源或提高实现频率的目的。     

基于Kalman滤波的镍氢动力电池SOC估算方法

动力电池的荷电状态(SOC,State-of-Charge)是电动车能量控制的重要参数,针对镍氢动力电池,建立了一种新的状态空间模型.电池模型采用荷电状态和极化状态作为状态向量,考虑持续充放电时电荷累积效应对电池电压的影响,对模型的状态方程进行了优化,增加了电荷累积项,以提高模型在变电流充放电过程中的精度.根据Kalman最优滤波理论,设计了电池荷电状态Kalman滤波递推算法,估算方法考虑了电池电压、电流和电池温度,给出了递推计算公式.根据恒流充电、恒流放电、脉冲充/放电、变电流充/放电实验的实验数据,对模型进行了仿真分析.结果表明,采用Kalman滤波估算方法有利于提高动力电池的荷电状态估算精度,适合应用在混合动力电动车中.      

一种新的脉冲串匹配滤波方法

分析脉冲串信号的两种匹配滤波器—梳状滤波器和窄带滤波器实现脉冲串匹配滤波的原理。提出一种新的脉冲串匹配滤波方法,即通过频谱取样实现脉冲串的匹配滤波。理论分析和仿真结果证明,该方法能很好的滤除信号中的噪声。     

远地时钟比对数据消噪方法研究

远地时钟比对是利用不同实验室的原子钟建立综合原子时尺度的必要条件,因而实现远地时钟比对的高精度时间传递技术的噪声水平,成为影响原子时性能的主要因素之一。本文主要研究了基于EMD的低通滤波方法,及其在远地时钟比对数据消噪中的应用,并将该方法与Vondrak平滑方法进行比较。结果表明：基于EMD的低通滤波结果明显优于Vondrak平滑结果。     

光学捷联基准导航计算机设计与实现

为满足当前光学捷联基准解算精度高、低功耗、小型化的需求,设计了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）和数字信号处理器（DSP）为核心的嵌入式导航计算机。对导航计算机（ENC）硬件设计进行了阐述,并重点研究了导航计算机信息处理模块（MPM）和数据采集通信模块（DCM）的协同使用,充分体现了DSP和FPGA联合使用的优点。其次,研究了基于主惯导航向和计程仪速度组合的Kalman滤波器设计,以解决长时间工作对系统精度的影响。最后,将该导航计算机实际应用于捷联基准中,通过半实物仿真试验,验证了导航计算机硬件方案的可行性和Kalman滤波器设计的合理性。结果表明,基于FPGA和DSP双核的嵌入式导航计算机性能稳定,设计合理,满足光学捷联基准高精度、低功耗的使用要求。